TPE означает «Древовидный оценщик Парцена», который представляет собой алгоритм байесовской оптимизации, обычно используемый для настройки гиперпараметров в машинном обучении. Это особенно эффективно, когда пространство поиска гиперпараметров велико и сложно.

Параметры TPE включают в себя:

1. n: количество выборок, извлекаемых из пространства гиперпараметров.
2. гамма: доля образцов, которые следует сохранить в качестве кандидатов для следующей итерации.
3. n_EI_candidates: количество образцов, которые следует учитывать для расчета ожидаемого улучшения (EI).

Вот алгоритмический обзор алгоритма TPE:

1. Укажите пространство поиска гиперпараметров и определите предыдущие распределения для каждого гиперпараметра.
2. Инициализировать алгоритм TPE с указанными параметрами.
3. Пример n конфигураций гиперпараметров из предыдущего дистрибутива.
4. Оцените целевую функцию для каждой выборочной конфигурации.
5. Разделите образцы на две группы: «хорошие» и «плохие» на основании результатов оценки.
6. Обновите предыдущие распределения для каждого гиперпараметра, используя «хорошие» образцы.
7. Создать новый набор образцов гиперпараметров на основе обновленных апостериорных распределений.
8. Оцените целевую функцию для новых образцов.
9. Повторяйте шаги 5–8 до достижения сходимости или заданного количества итераций.

Вот пример фрагмента кода для использования TPE в качестве оптимизатора с использованием библиотеки Hyperopt в Python:

from hyperopt import fmin, tpe, hp
# Define the objective function
def objective(params):
    # perform training and evaluation using the hyperparameters
    # return the objective value to minimize/maximize
# Define the hyperparameter search space
space = {
    'learning_rate': hp.uniform('learning_rate', 0.01, 0.1),
    'num_layers': hp.choice('num_layers', [1, 2, 3]),
    'hidden_units': hp.quniform('hidden_units', 50, 200, 10),
    # add more hyperparameters as needed
}
# Run the optimization
best = fmin(
    fn=objective,
    space=space,
    algo=tpe.suggest,
    max_evals=100
)
print(best)

В этом примере функция objectiveпредставляет задачу машинного обучения, которую вы хотите оптимизировать. Словарь spaceопределяет пространство поиска гиперпараметров с помощью функций hpиз библиотеки Hyperopt. Функция fminвыполняет оптимизацию с использованием алгоритма TPE (tpe.suggest) и задает максимальное количество оценок (max_evals).

Блог

Настройка гиперпараметров имеет решающее значение для оптимизации производительности моделей машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим алгоритм древовидной оценки Парзена (TPE), мощный подход байесовской оптимизации для поиска в сложных пространствах гиперпараметров. Мы дадим обзор алгоритма TPE, объясним его параметры и рассмотрим пример кода Python, который демонстрирует, как использовать TPE в качестве оптимизатора для задач машинного обучения.

Содержание:

1. Введение в настройку гиперпараметров
2. Байесовская оптимизация и алгоритм TPE
3. Понимание параметров TPE
4. Реализация оптимизации TPE в Python
5. Пример кода: использование TPE с библиотекой Hyperopt
6. Заключение

В этой статье мы углубимся в алгоритм TPE и покажем, как он может эффективно выполнять поиск в пространствах гиперпараметров, что приводит к повышению производительности модели. Мы предоставим пошаговые объяснения и пример кода, который вы сможете легко адаптировать к своим собственным проектам машинного обучения. Используя возможности TPE и байесовской оптимизации, вы сможете вывести свои модели на новый уровень.